项目概述プロジェクト概要
传统库存管理依赖人工经验和简单的历史均值法，无法应对季节性、促销、突发事件等复杂场景下的需求波动。本项目通过引入时序深度学习模型，结合天气、节假日、营销活动等外部因子，实现 SKU 级别的精准需求预测，并联动采购和仓储系统自动调整补货策略。従来の在庫管理は人的経験と単純な歷史平均法に依存しており、季節性、プロモーション、突発事象などの複雑なシナリオでの需要変動に対応できません。本プロジェクトでは、時系列深層学習モデルを導入し、天気、祝日、マーケティング活動などの外部因子と組み合わせることで、SKUレベルの精密な需要予測を実現し、購買・倉庫システムと連携して補充戦略を自動調整します。
核心功能コア機能
SKU 级预测SKUレベル予測
每个 SKU 独立建模，自动识别趋势、季节性、周期性等模式，预测精度比传统方法提升 40%+。各SKUを独立モデリングし、トレンド、季節性、周期性などのパターンを自動認識。予測精度は従来比で40%以上向上。
多因子融合多因子融合
整合天气、节假日、促销计划、竞品动态等 20+ 外部因子，让预测更贴近真实场景。天気、祝日、プロモーション計画、競合動向など20以上の外部因子を統合し、予測をより実際のシナリオに近づけます。
动态安全库存動的安全在庫
根据预测波动率和供应链 lead time，自动计算最优安全库存水位，避免过度备货。予測変動率とサプライチェーンのリードタイムに基づき、最適な安全在庫水位を自動計算し、過剰在庫を回避。
自动补货联动自動補充連携
预测结果直接驱动采购系统生成补货建议，人工确认后一键下单，闭环运作。予測結果が購買システムを直接駆動して補充提案を生成。人間が確認した後ワンクリックで発注、クローズドループで稼働。
演示视频デモ動画
▲ 报告生成演示▲ レポート生成デモ
产品截图製品スクリーンショット
工作流程ワークフロー
▲ 从数据采集到补货执行的全链路自动化▲ データ収集から補充実行までのフルチェーン自動化
用户反馈ユーザーの声
以前靠经验备货，旺季断货、淡季积压是常态。现在系统预测比我们自己判断准多了，库存周转率提升了 22%。経験に基づいて在庫を積み上げていたが、繁忙期の欠品と閑散期の滞留が常態だった。今ではシステムの予測は私たち自身の判断よりはるかに正確で、在庫回転率が22%向上した。
供应链总监 · 供应链部サプライチェーン総監 · サプライチェーン部
最让我惊喜的是促销场景的预测，以前促销备货全靠拍脑袋，现在系统能结合历史促销数据给出精准建议。最も驚いたのはプロモーションシナリオの予測だ。以前はプロモーションの在庫積み上げは全て勘に頼っていたが、今ではシステムが歴史プロモーションデータと組み合わせて精密な提案を出してくれる。
采购经理 · 采购部購買マネージャー · 購買部